Lecture

受講対象者

学生（大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生、社会人学生）
※「深層学習」や「Deep Learning基礎講座」などを修了した学生、及びそれ相応のスキルを持った学生（東京大学以外の学生も受講可能です）
※社会人学生も受講可能。ただし大学生と社会人学生の場合、学士以上の学位取得ができる学生が対象（科目履修生等は対象外）
※募集人数：300人前後

前提条件

・現役の学生であること
・深層学習／Deep Learningの基礎知識を備え、基礎的な実装が自身でできること
・毎回の講義を確実に視聴できること
・課題に取り組む時間を十分につくれること
・最終課題に取り組む意欲があること（最終課題はグループワークになります）
・最終課題のグループでは、メンバーと協力しながら課題を円滑に進めるよう努力できること
・応募フォーム内にある設問、略歴、応募動機に回答できること

受講の仕組み

講義について
■全体について
・本講義は毎週講義回（木曜日）と、演習回（月曜日）で構成されます。
・講義回では通常の講義形式で講義を行います。演習回では同じ週の講義内容に対応した演習を行います。また、演習回の後半の時間では、講義や演習についてわからないところを直接TAに質問できるオフィスアワーを開催予定です。
・講義回は原則毎週木曜日18:45～20:30、演習回は原則毎週月曜日18:45～20:30になります。
・通常講義回とは別に、特別回も開催予定です。
・特別回では講義回のみで演習はありません。また、通常講義回とは異なり特別回は曜日が固定ではありません。
・最終課題発表会は、基本は現地参加のみですが、同じグループの他のメンバーが発表する形でもOKな場合があります。ただし、原則的には現地参加を想定していただきます。
・新幹線や飛行機を使用する遠方の場合（国内居住者のみ）は、交通費が出る可能性があります（確定ではありません）。
・本講座の修了を目指さない場合（受講のみの場合）は、現地参加ができなくても受講自体は可能です。

■アーカイブ動画
・講義回・演習回は、アーカイブ動画を公開します。
・特別回は、リアルタイム配信のみとなります。
（演習回の動画公開は前半の演習部分のみ、オフィスアワー部分の公開はございません）

■講義課題
・演習回の最後に毎回宿題が出ます。
・また、講義全体で2回程度世界モデルに関するコンペティションを開催予定です。
・講義全体の後半では、受講生の間でグループを組んで最終課題に取り組んでもらいます（詳しくは下記の「留意事項」をご覧ください）。
・講義の最後にオンサイトでの最終課題発表会を開催予定です（東京での開催を予定しています）。

■最終課題発表会
・最終課題発表の現地参加は、修了条件の予定です。
・開催地は東京大学（東大以外の場合でも東京都内）を予定しています。

修了要件 本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
1. 一定回数以上出席（録画講義を視聴し、講義後1週間は出席登録可能）
2. 宿題を一定回数以上提出し、一定の点数を得る
3. 最終課題（予定）を提出し一定の点数を得る　（※最終課題はグループワークになります）

修了者（学生のみ）へのベネフィット
・修了者にクローズドなコミュニティへご参加頂き、様々な交流イベント等のご案内をしていきます。
・データサイエンス/深層学習関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへのご案内をしていきます。(参加条件等あり。)

留意事項

・本セミナーには最終課題があります。各講義と最終課題の提出物を提出し基準以上の評価を得ることで修了となります。最終課題に取り組む時間を十分に用意してください。
・最終課題の問題は「講義と演習で扱った内容を発展させたプロジェクトを計画・実験し、結果とともに報告してください」を予定しています。
・最終課題は基本受講生の間でグループを組んで取り組んでいただきます。グループは11月半ばごろに決定予定で、決め方などは講義の中で説明します。